數(shù)據(jù)挖掘的基本架構(gòu)主要包含以下幾個(gè)部分：

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一、數(shù)據(jù)獲取

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1.?數(shù)據(jù)源

- 可以是數(shù)據(jù)庫(kù)（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、Oracle等）、文件系統(tǒng)（如CSV文件、XML文件等）、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（如網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、社交媒體數(shù)據(jù)）等。

2.?數(shù)據(jù)采集

- 通過(guò)ETL（Extract，Transform，Load）工具將數(shù)據(jù)從不同數(shù)據(jù)源抽取到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)挖掘的工作環(huán)境中。例如，使用開(kāi)源的Kettle工具進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載操作。

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二、數(shù)據(jù)預(yù)處理

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1.?數(shù)據(jù)清洗

- 處理缺失值，如用均值、中位數(shù)填充數(shù)值型缺失值，用眾數(shù)填充分類(lèi)變量缺失值；去除重復(fù)數(shù)據(jù)以減少數(shù)據(jù)冗余。

2.?數(shù)據(jù)集成

- 將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起，例如將不同部門(mén)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)整合。

3.?數(shù)據(jù)變換

- 進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布）、歸一化（將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間）等操作，便于后續(xù)的挖掘算法處理。

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三、數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用

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1.?分類(lèi)算法

- 例如決策樹(shù)（如C4.5算法）、支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯等。決策樹(shù)通過(guò)構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)；SVM通過(guò)尋找最優(yōu)超平面將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)分開(kāi)；樸素貝葉斯基于貝葉斯定理進(jìn)行分類(lèi)。

2.?聚類(lèi)算法

- 如K - 均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)等。K - 均值聚類(lèi)將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，使簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離平方和最小；層次聚類(lèi)構(gòu)建數(shù)據(jù)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)。

3.?關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

- 最著名的是Apriori算法，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如在購(gòu)物籃分析中發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)。

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四、結(jié)果評(píng)估與解釋

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1.?評(píng)估指標(biāo)

- 對(duì)于分類(lèi)算法，常用準(zhǔn)確率（預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例）、召回率（預(yù)測(cè)出的正例占實(shí)際正例的比例）、F1值（綜合準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)）等。對(duì)于聚類(lèi)算法，常用輪廓系數(shù)（衡量聚類(lèi)的緊密性和分離度）等。

2.?結(jié)果解釋

- 將挖掘結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)并解釋給業(yè)務(wù)人員或決策者，例如將分類(lèi)結(jié)果以混淆矩陣的形式展示，將聚類(lèi)結(jié)果通過(guò)可視化工具（如Python中的matplotlib）進(jìn)行圖形化展示，以便于理解數(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的模式和關(guān)系。